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感官評價(jià)21:恰好標(biāo)度(JAR)

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-10-29  來源:感官科學(xué)與評定
核心提示:01方法介紹恰好標(biāo)度(JAR標(biāo)度)是將強(qiáng)度和喜好判斷相結(jié)合旦得到廣泛應(yīng)用的標(biāo)度方法(Rothman 和Parker,2009)。圖14.6列舉了恰好
01方法介紹恰好標(biāo)度(JAR標(biāo)度)
是將強(qiáng)度和喜好判斷相結(jié)合旦得到廣泛應(yīng)用的標(biāo)度方法(Rothman 和Parker,2009)。圖14.6列舉了恰好標(biāo)度,它們的特點(diǎn)是雙極,具有相反的兩端和一個(gè)中心點(diǎn)。尾端是由特定的“太少”和“太多”或者“太甜”和“不夠甜”這類短語組成的。中心點(diǎn)被標(biāo)記為“正好(just right)”,但是由于對部分受試者來說,選擇“正好”也許意味著承擔(dān)過多的責(zé)任義務(wù),因此,通常將中心的選擇詞重新調(diào)整為“恰好(just about right)”。
恰好標(biāo)度的設(shè)計(jì)用于評價(jià)測定消費(fèi)者對于某一種特定特性的反應(yīng)。例如,一種恰好標(biāo)度,從左邊的“不夠咸”,到中心點(diǎn)的“恰好”,最后到右邊的“太咸”,被Shepherd等(1989)用來評價(jià)湯的咸味程度。
最上方:簡單的分類標(biāo)度,中間:未結(jié)構(gòu)化的直線標(biāo)度,最下方:指向性調(diào)整的標(biāo)度恰好標(biāo)度能夠獲取優(yōu)化特定感官特性的直接相關(guān)信息。產(chǎn)品研發(fā)人員和產(chǎn)品經(jīng)理都喜歡這些信息。當(dāng)我們對產(chǎn)品做出反應(yīng)時(shí),恰好標(biāo)度可以使理想偏離的概念能夠很好地融入基本的決定中。例如,人們通常會(huì)說咖啡味道太濃烈或者太淡,或者酒的味道太甜或者太酸。通常我們的想法會(huì)受到我們的期望值或者我們想從這個(gè)產(chǎn)品中獲得怎樣的感官刺激的影響,無論我們是否能意識(shí)到許多感官連續(xù)體都有最適化或“滿足點(diǎn)”(McBride,1990)。

02數(shù)據(jù)分析根據(jù)恰好標(biāo)度數(shù)據(jù),應(yīng)該如何對產(chǎn)品進(jìn)行改進(jìn)呢?

當(dāng)“恰好”缺乏足夠的比例,數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不對稱性時(shí),或者當(dāng)雙峰分布的情況發(fā)生時(shí),恰好標(biāo)度的數(shù)據(jù)具有很高的可操作性。
當(dāng)下的產(chǎn)品是不是可接受的呢?顯而易見,在“恰好”標(biāo)度上,一組理想的響應(yīng)應(yīng)以“最優(yōu)”為中心,對稱分散,并且在標(biāo)度末端出現(xiàn)的頻次較低。因此,數(shù)據(jù)分析的第一步是檢查標(biāo)度整體的使用頻率,通常會(huì)通過繪制簡單的柱狀圖或分級(jí)圖來實(shí)現(xiàn)(圖14.8)。僅檢驗(yàn)平均值容易造成誤導(dǎo)。例如,消費(fèi)者可能會(huì)分為兩個(gè)群體,一個(gè)群體偏好較強(qiáng)程度的感官屬性,另一個(gè)群體則喜愛強(qiáng)度較弱的感官屬性。如果只對平均值進(jìn)行檢驗(yàn),那么很容易錯(cuò)誤地認(rèn)為產(chǎn)品是最優(yōu)的,或者接近最優(yōu)水平。因此,應(yīng)繪制每一個(gè)數(shù)據(jù)。
此圖為簡單的柱狀圖,產(chǎn)品編號(hào)456數(shù)據(jù)對稱,并集中在恰好分類,顯示可進(jìn)一步調(diào)整數(shù)據(jù)。產(chǎn)品標(biāo)號(hào)873并沒有呈現(xiàn)對稱分布趨勢,并且“有點(diǎn)不夠甜”占據(jù)了較大的比例,表明增加甜味有助于改進(jìn)產(chǎn)品,第二個(gè)問題是是否有足夠的“恰好”的選擇讓產(chǎn)品保持現(xiàn)狀?通常的判斷標(biāo)準(zhǔn)是中心“恰好”的選擇率達(dá)到80%(Rothman 和Parker,2009)。簡單的單樣本t檢驗(yàn)是一個(gè)偏離恰好點(diǎn)的定量檢測,即產(chǎn)品的平均值與標(biāo)度中心點(diǎn)值的比較。簡單的非參數(shù)檢驗(yàn)用來比較恰好標(biāo)度上端和下端的使用頻率同時(shí)忽略恰好標(biāo)度的中心點(diǎn)頻率(Stone 和Sidel,2004)。這是個(gè)簡單的對預(yù)期值為0.5(同等比例)的二項(xiàng)式概率檢驗(yàn)。對平均值和二項(xiàng)式的t檢驗(yàn)都能夠提供單一產(chǎn)品數(shù)據(jù)偏離中心點(diǎn)的程度。
下一個(gè)問題是如何對比和觀察多種產(chǎn)品是否和理想的產(chǎn)品相似或不同。如果每一個(gè)消費(fèi)者已經(jīng)對所有的產(chǎn)品進(jìn)行了評價(jià),以交叉表為基礎(chǔ)的卡方檢驗(yàn)并不是一個(gè)合適的檢驗(yàn)方法,因?yàn)檫@種方法的假設(shè)是建立在數(shù)據(jù)都來自獨(dú)立的樣品。既然評價(jià)是密切相關(guān)的,以下有幾種可供選擇的替換方法。Fritz(2009)對這些方法進(jìn)行了討論并在實(shí)際產(chǎn)品中應(yīng)用。對于2個(gè)或者2個(gè)以上的產(chǎn)品,Cochran-Mantel-Haenszel(“CMH”)的方法可行,但是從計(jì)算角度來說,這種方法更加深?yuàn)W并且需要統(tǒng)計(jì)軟件來參與計(jì)算。

03方法應(yīng)用這些信息最顯著的應(yīng)用就是優(yōu)化產(chǎn)品的主要感官特性。

結(jié)合強(qiáng)度和喜好判斷來為產(chǎn)品的重新配制提供指向性的信息。在消費(fèi)者檢驗(yàn)中,這可以是最后階段的實(shí)驗(yàn)用來確保在產(chǎn)品的配方中沒有重大錯(cuò)誤。如果產(chǎn)品整體缺乏吸引力,那么恰好標(biāo)度也可以提供診斷性或者解釋性的信息。在早期的食品研發(fā)過程中,這種標(biāo)度在對比不同版本的產(chǎn)品過程中是十分有優(yōu)勢的。恰好標(biāo)度能夠提供的另一個(gè)有用信息是關(guān)于不同組群類別消費(fèi)者的區(qū)分和鑒別,這些消費(fèi)者通常對同一個(gè)感官特性有著不同程度的偏好。

04注意問題
在使用恰好標(biāo)度時(shí),有幾個(gè)關(guān)注點(diǎn)和誤區(qū)需要明確。恰好標(biāo)度的使用是建立在所有消費(fèi)者了解在評分表上列出的感官特性詞這一假設(shè)之上。換句話說,消費(fèi)者必須要對問卷中屬性的理解達(dá)成一致。這就限制了恰好標(biāo)度只能應(yīng)用于一些簡單的被廣泛理解的感官屬性,如甜味、咸味。一些更加技術(shù)性的描述語則需要培訓(xùn),并不能很好地適用于消費(fèi)者檢驗(yàn)。當(dāng)然,在使用恰好標(biāo)度時(shí),不應(yīng)該使用培訓(xùn)過的評價(jià)小組,因?yàn)槭茉囌咚枰u價(jià)的是對產(chǎn)品的喜惡。
恰好標(biāo)度的兩個(gè)端點(diǎn)必須是真實(shí)相反的!疤 睂(yīng)“太稠”是一個(gè)十分好的示例。而“太酸”與“太甜”并不是完全對立面,盡管它們在產(chǎn)品中存在負(fù)相關(guān)性。它們應(yīng)該是獨(dú)立的2個(gè)標(biāo)度。其次,應(yīng)該避免使用較為復(fù)雜的特性,如“奶油的”是多種特性(順滑、絲滑、口感、黏性和乳品香味)相互。另外,應(yīng)該避免一些內(nèi)在的負(fù)面屬性如苦味,除非這些負(fù)面屬性真正需要應(yīng)用在產(chǎn)品中,如啤酒。牛乳中的苦味并沒有最適合的條件。最后,需要避免一些含糊的具有積極情緒的術(shù)語,如“天然的”。因?yàn)樵谙M(fèi)者檢驗(yàn)中使用的所有標(biāo)度都需要避免重復(fù)和累贅。稠和稀是真正完全對立的屬性,將恰好標(biāo)度拆分使用是沒有任何意義的。
在處理恰好標(biāo)度收集到的信息數(shù)據(jù)時(shí)所采取的處理方法,需要格外注意。當(dāng)某個(gè)屬性強(qiáng)度被認(rèn)為是恰好時(shí),嘗試增加或降低這個(gè)屬性的強(qiáng)度,一定會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品的接受度降低。而且,恰好評分并不能在如何改變從而得到更好產(chǎn)品的這個(gè)問題上提供有用的信息。最后,食品和飲料都是復(fù)雜的系統(tǒng),改變其中任何一個(gè)感官屬性都會(huì)對其他屬性產(chǎn)生影響。也就是說,由于味道混合物之間的互相作用,在一個(gè)產(chǎn)品中想要不改變酸味,直接改變產(chǎn)品的甜味是十分困難的。 
編輯:songjiajie2010

 
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